В заголовках доминируют увольнения технических специалистов, связанные с ИИ. Программистов заменяют агенты. Персонал, занимающийся программным обеспечением, сокращается. Послание Кремниевой долины заключается в том, что искусственный интеллект меняет рабочую силу в реальном времени, и что остальным американским компаниям следует подготовиться к тому же.
У генерального директора Box Аарона Леви есть ответ: не так быстро.
«Моя работа сейчас, — сказал Леви в понедельник в подкасте a16z, — просто привнести реальность в долину, а затем воплотить долину в реальность». Эта фраза звучит упрощенно, пока вы не поймете, что она на самом деле означает и почему разрыв между влиянием ИИ на технологии и влиянием Fortune 500 в целом может быть одной из наиболее неправильно понимаемых экономических динамик.
Два очень разных мира
Причина, по которой искусственный интеллект сейчас настолько прорывен в Кремниевой долине, специфична для Кремниевой долины: ее работники — инженеры, его результаты поддаются проверке, а его инструменты гибки. Когда агент ИИ пишет код, человек может проверить, работает ли код. Когда что-то ломается, инженер это чинит. Цикл обратной связи узок, прирост производительности измерим, и соответственно меняется математика персонала.
Зайдите в региональный банк, сеть здравоохранения или 30-летнего производителя, и почти ни одно из этих условий не подойдет. Рабочие менее техничны. Данные разбросаны по устаревшим системам, созданным десятилетиями. И последствия принятия ИИ-агентом неправильного решения — это не неудачный модульный тест: это неудавшаяся заявка, неправильный расчет платежа или нарушение нормативных требований. «Рабочие процессы совершенно разные, пользователи менее техничны, данные гораздо более фрагментированы, а системы гораздо более устаревшие», — сказал Леви.
Это не временная задержка, которая разрешится сама собой через несколько кварталов. Это структурное различие, на устранение которого могут потребоваться годы.
Проблема мандата
Что еще хуже, многие крупные компании пытаются форсировать внедрение ИИ сверху вниз, но с предсказуемо плохими результатами. Советы директоров оказывают давление на руководителей. Руководители нанимают консультантов. Централизованные инициативы в области искусственного интеллекта запускаются без участия людей, которые фактически будут их использовать. Мартин Касадо, генеральный партнер a16z, с некоторым разочарованием описал ситуацию сбоя: «У них есть какой-то централизованный проект, о котором никто не знает, как он работает. Они не согласовали свои операции, и все это потерпит неудачу».
Этот тип неудач также имеет культурное измерение. Мэй Хабиб, генеральный директор платформы искусственного интеллекта Writer, недавно охарактеризовал руководителей компаний из списка Fortune 500 так, как будто они страдают от «коллективной панической атаки» по поводу последствий искусственного интеллекта, что является яркой иллюстрацией того типа нисходящего реактивного давления, которое описывает Касадо.
Отчаяние продемонстрировать прогресс привело к поистине странным результатам. Леви рассказал, что сотрудница крупной компании (он не назвал ее имени) рассказала ему, что работников оценивают по внедрению ИИ с помощью токенов — вычислительных единиц, которые работают через модели ИИ. Результат: сотрудники поручили агентам выполнять «бесполезные задачи» просто для того, чтобы набрать нужное количество сотрудников. Это почти идеальная иллюстрация закона Гудхарта (как только показатель становится целью, он перестает быть хорошим показателем) и того, насколько далеки некоторые организации от значимой трансформации ИИ.
Стена, на которую не сможет подняться ни одна модель
Даже хорошо управляемые корпоративные программы искусственного интеллекта сталкиваются с одним и тем же структурным препятствием: интеграцией. Стивен Синофски, бывший топ-менеджер Microsoft, а теперь партнер в совете директоров a16z, ясно выразил это. «Любая компания, насчитывающая тысячу и более человек или существующая более 10 лет, представляет собой просто массу вещей, ожидающих интеграции», — сказал он. «ИИ на самом деле ничего не помогает интегрировать».
Что это означает на практике: агентам ИИ, как и любому новому сотруднику, необходим доступ к нужным системам и данным для выполнения полезной работы. В большинстве крупных компаний этот доступ является неформальным, недокументированным и осуществляется через взаимоотношения. Человек-работник узнает об этом, спросив коллегу. У ИИ-агента нет коллег, у которых можно было бы спросить. Пока компании не проделают тяжелую, дорогую и непривлекательную работу по очистке своих данных и модернизации средств контроля доступа, агенты будут продолжать натыкаться на стены.
Это помогает объяснить, почему внедрение ИИ на предприятиях кажется широким, но неглубоким: в первом квартале 2026 года 72% предприятий имели в производстве хотя бы одну рабочую нагрузку ИИ по сравнению с 55% в 2024 году, но только 28% описывают свое внедрение ИИ как «зрелое». Только 38% сотрудников используют генеративный ИИ ежедневно, в то время как 65% компаний утверждают, что используют генеративный ИИ регулярно. Разрыв между тем, что компании говорят, что они делают с ИИ, и тем, что на самом деле происходит на местах, огромен.
Справочник по Salesforce
Одна крупная компания делает ставку на то, что путь вперед — это встречаться с агентами там, где они есть, а не заставлять их использовать устаревшие человеческие интерфейсы. В прошлом месяце Salesforce запустила «Headless 360», сделав всю свою платформу (данные, рабочие процессы и бизнес-логику) доступной для агентов ИИ без браузера или человеческого пользовательского интерфейса. Генеральный директор Марк Бениофф прямо заявил об этом на конференции разработчиков TDX: «Браузер не требуется. Наш API — это пользовательский интерфейс».
Леви видит в этом предзнаменование. Если корпоративное программное обеспечение будет перестроено для использования агентами, а не людьми, адресный рынок для «пользователей» расширится на порядки, а стена интеграции сузится. Но это восстановление все еще во многом впереди, а не позади.
Именно здесь аргументация Леви становится более интересной и более противоречащей преобладающему в Кремниевой долине мнению о занятости. В той узкой части экономики, которая выглядит как технологическая компания, вытеснение с помощью ИИ вполне реально. Но в более широком списке Fortune 500, по словам Леви, математика на самом деле работает по-другому: больше кода, сгенерированного ИИ, означает более сложные системы, а это означает, что требуется больше инженеров для управления ими, когда что-то идет не так.
«Самая забавная идея заключается в том, что чем больше кода мы пишем, тем меньше нам нужно инженеров», — сказал Леви. «Было бы наоборот, потому что теперь ваши системы стали еще более сложными, чем раньше, а это означает, что вы столкнетесь с еще большим количеством проблем, когда вам нужно выполнить обновление системы, когда произойдет простой или когда произойдет инцидент безопасности».
Это исторически обоснованная точка зрения. Интернет не уменьшил ИТ-отделы, он их создал. Облачные вычисления не вытеснили системных интеграторов — они создали целое поколение. Сегодняшние работники сконцентрированы на определенном типе функций, в определенном типе компании, в определенной географической зоне.
Для всех вас, читающих заголовки об увольнениях и задающихся вопросом, когда волна захлестнет ваши офисы: если Леви прав, ответом для большинства компаний из списка Fortune 500 является не перемещение сотрудников: это долгая, болезненная и дорогостоящая модернизация технологий. Это совершенно другая проблема.
Для этой статьи журналисты Fortune использовали генеративный искусственный интеллект в качестве инструмента расследования. Редактор проверил достоверность информации перед ее публикацией.
